Si vous préférez que vos documents PDF, vos reçus ou vos informations personnelles ne tombent pas entre les mains de sociétés tierces telles qu’OpenAI, Microsoft, Google et autres, vous serez heureux d’apprendre que vous pouvez traiter et lire les PDF sur votre propre ordinateur ou sur votre réseau personnel ou privé grâce au modèle Mistral AI. Vous serez heureux d’apprendre que vous pouvez traiter et lire des PDF sur votre propre ordinateur ou réseau personnel ou privé à l’aide du modèle d’IA Mistral.
Au cours des 18 derniers mois environ, l’intelligence artificielle (IA) a connu des avancées significatives, en particulier dans le domaine du traitement des documents, grâce à de grands modèles de langage capables de lire. L’une de ces avancées est l’utilisation de l’IA pour lire et traiter localement des documents PDF. Ce guide explique en détail comment vous pouvez assurer la sécurité de vos documents PDF en les traitant sur votre propre ordinateur ou sur votre réseau local. Utilisation de la bibliothèque open source de Katana ML pour traiter localement des documents PDF avec le modèle d’IA Mistral.
« Mistral-7B-v0.1 est un modèle petit mais puissant qui s’adapte à de nombreux cas d’utilisation. Mistral 7B est meilleur que Llama 2 13B sur tous les benchmarks, possède des capacités de codage naturel et une longueur de séquence de 8k. Il est publié sous licence Apache 2.0, et nous l’avons rendu facile à déployer sur n’importe quel cloud ».
Katana ML est une infrastructure MLOps open source qui peut être utilisée dans le nuage ou sur site. Elle offre des API d’apprentissage automatique de pointe qui répondent à un large éventail de cas d’utilisation. L’une de ces applications est le traitement de documents PDF à l’aide du modèle Mistral 7B. Ce modèle, malgré sa petite taille, affiche des performances et une adaptabilité impressionnantes.
Comment lire et traiter localement des PDF à l’aide de Mistral AI ?
Mistral 7B est un modèle de 7,3 milliards de paramètres qui surpasse ses homologues, Llama 2 13B et Llama 1 34B, sur divers points de référence. Il s’approche même des performances de CodeLlama 7B en matière de code, tout en conservant ses compétences dans les tâches en anglais. Le modèle utilise la méthode GQA (Grouped-query attention) pour une inférence plus rapide et la méthode SWA (Sliding Window Attention) pour traiter des séquences plus longues à moindre coût. Le modèle est publié sous la licence Apache 2.0 et peut être utilisé sans restrictions.
Le processus d’utilisation de ce modèle pour lire et traiter les PDF localement peut être exécuté sur des plateformes telles que Google Colab ou sur une machine locale. Le choix entre les deux dépend des préférences et des besoins de l’utilisateur. Google Colab offre l’avantage d’un traitement basé sur le nuage, ce qui élimine le besoin de matériel haut de gamme. Cependant, il comporte également des limitations, telles qu’un nombre restreint d’utilisations gratuites du GPU. En revanche, l’utilisation d’une machine locale permet un meilleur contrôle et une plus grande personnalisation. Cependant, la vitesse de traitement peut être plus lente en raison des limitations matérielles.
Pour illustrer le processus, prenons l’exemple d’une facture au format PDF. La première étape consiste à cloner le référentiel de Katana ML et à installer les prérequis nécessaires. L’utilisateur télécharge ensuite un modèle quantifié basé sur la capacité de mémoire vive du système. Le fichier de configuration est ensuite édité pour optimiser la vitesse et la qualité. Les données du PDF sont converties en embeddings et stockées dans Vector DB, un processus connu sous le nom d’injection de données. Le fichier main.py est ensuite exécuté pour poser des questions et obtenir des réponses basées sur les données traitées.
Malgré ses capacités impressionnantes, le modèle d’IA Mistral a ses limites. La vitesse de traitement peut être lente en raison des limites de la technologie actuelle. En outre, comme tout modèle d’IA, Mistral 7B n’est pas à l’abri d' »hallucinations » ou d’erreurs. Il s’agit de cas où l’IA génère des réponses incorrectes ou absurdes.
Cependant, les applications potentielles de cette technologie sont vastes. Par exemple, elle peut être utilisée pour extraire des informations structurées de documents non structurés, tels que des factures ou des contrats. Cela peut considérablement rationaliser les processus dans des secteurs tels que la finance, le droit et l’administration.
Pour l’avenir, il existe plusieurs possibilités d’optimisation et d’amélioration. Par exemple, une mise au point plus poussée du modèle pourrait améliorer ses performances. En outre, les progrès de la technologie matérielle pourraient accélérer considérablement le temps de traitement.
L’utilisation de la bibliothèque open source de Katana ML pour traiter localement des documents PDF avec le modèle d’IA de Mistral est une application prometteuse de la technologie de l’IA. Malgré ses limites actuelles, elle donne un aperçu de l’avenir du traitement des documents et du potentiel de l’IA pour transformer des tâches banales en processus automatisés.
Lire plus Guide:
- Exécuter Llama 2 Uncensored et d’autres LLM localement en utilisant Ollama pour la confidentialité et la sécurité
- Installer facilement des modèles d’IA personnalisés en local avec Ollama
- Le nouveau modèle Mistral Large AI bat le GPT-3.5 et le Llama2-70B
- Exécution locale de Llama 2 sur les Apple M3 Silicon Macs
- Comment installer Ollama localement pour faire fonctionner le lama 2, le lama code et d’autres modèles LLM ?
- Mistral AI Mixtral 8x7B mélange d’experts modèle d’intelligence artificielle des benchmarks impressionnants révélés
